---
language:
- ru
tags:
- sentiment
- text-classification
---

# Keras model with ruBERT conversational embedder for Sentiment Analysis
Russian texts sentiment classification.

Model trained on [Tatyana/ru_sentiment_dataset](https://huggingface.co/datasets/Tatyana/ru_sentiment_dataset)

## Labels meaning
    0: NEUTRAL
    1: POSITIVE
    2: NEGATIVE

## How to use
```python

!pip install tensorflow-gpu
!pip install deeppavlov
!python -m deeppavlov install squad_bert
!pip install fasttext
!pip install transformers
!python -m deeppavlov install bert_sentence_embedder

from deeppavlov import build_model

model = build_model(Tatyana/rubert_conversational_cased_sentiment/custom_config.json)
model(["Сегодня хорошая погода", "Я счастлив проводить с тобою время", "Мне нравится эта музыкальная композиция"])

```


## Datasets used for model training

**[RuTweetCorp](https://study.mokoron.com/)**

> Рубцова Ю. Автоматическое построение и анализ корпуса коротких текстов (постов микроблогов) для задачи разработки и тренировки тонового классификатора //Инженерия знаний и технологии семантического веба. – 2012. – Т. 1. – С. 109-116.

**[RuReviews](https://github.com/sismetanin/rureviews)**

> RuReviews: An Automatically Annotated Sentiment Analysis Dataset for Product Reviews in Russian.

**[RuSentiment](http://text-machine.cs.uml.edu/projects/rusentiment/)**

> A. Rogers A. Romanov A. Rumshisky S. Volkova M. Gronas A. Gribov RuSentiment: An Enriched Sentiment Analysis Dataset for Social Media in Russian. Proceedings of COLING 2018.

**[Отзывы о медучреждениях](https://github.com/blanchefort/datasets/tree/master/medical_comments)**

> Датасет содержит пользовательские отзывы о медицинских учреждениях. Датасет собран в мае 2019 года с сайта prodoctorov.ru